1 합성곱 신경망 살펴보기

이 방법이 바로 기본적인 인공 신경망을 사용하는 기법입니다. 물론 실제 이미지 인식 인공지능을 딥러닝 기법으로 만들 때에는 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)이라는 기법을 사용합니다. 인공 신경망이 사람의 뇌가 작동하는 원리를 보고 만들었듯이, 합성곱 신경망 또한 시각 세포의 작동 원리를 본떠서 만들었습니다.

우리가 앞서 만들어 본 숫자 인식 인공 신경망을 사용하여 똑바로 선 숫자 3을 학습시킨 인공지능은 기울어진 3을 보고 3으로 인식하지 못할 가능성이 있습니다. 하지만 우리의 눈은 그것이 기울어졌든 아니든 그것이 3이라는 것을 압니다.

우리의 눈은 전체에 대한 패턴을 인식하는 계층과 부분에 대한 패턴을 인식하는 계층이 서로 얽혀 있기 때문입니다. 합성곱 신경망은 바로 이러한 원리에 착안하여 개발되었습니다. 앞에서 다양한 이미지의 픽셀 값을 한 줄로 세워서 학습시켰다면, 합성곱 신경망은 이미지를 특정한 영역별로 추출하여 학습시킨다는 특징이 있습니다.

그림 8-1에서 살펴본 픽셀로 이루어진 숫자 0을 2×2, 즉 4칸씩 뽑아냅니다. 이러한 과정을 통해 부분의 특징을 찾아낼 수 있는 것이죠.

그림 8-3 | 4×4의 이미지를 2×2의 모습으로 추출하는 모습